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新白娘子26年最大聚首,qq节奏大师,女星潜规则,那个奇迹sf人气最旺2019

2019-10-21 中新经纬

   

新白娘子26年最大聚首选择标准CIFAR-10数据集,是因为它透明的创建过程使其特别适合于这个任务。此外,CIFAR-10已经成为近10年来研究的热点,在调查适应性(adaptivity)是否导致过拟合这个问题上,它是一个很好的测试用例。机器学习研究也需要注意可重复性由结果可知,新测试集上模型的精度相比原始测试集有明显下降。例如,VGG和ResNet这两个模型在原始数据集上准确率为93%,而在新测试集上降为了85%左右。此外,作者还表示,他们发现现有测试集上模型的性能相比新测试集更加具有预测性。这项新的研究也提出了一个值得反思的问题我们目前用来衡量机器学习进展的手段和方法,究竟有多可靠?

qq节奏大师不过,hardmaru表示,如果在PTB上得到类似的结果,那么对于深度学习研究界来说实际上是好事,因为在PTB这个小数据集上进行超级优化的典型过程,确实会让人发现泛化性能更好的新方法。由结果可知,新测试集上模型的精度相比原始测试集有明显下降。例如,VGG和ResNet这两个模型在原始数据集上准确率为93%,而在新测试集上降为了85%左右。此外,作者还表示,他们发现现有测试集上模型的性能相比新测试集更加具有预测性。【新智元导读】我们对机器学习的发展认识,很大程度上取决于少数几个标准基准,比如CIFAR-10,ImageNet或MuJoCo。这提出了一个至关重要的问题:我们对目前机器学习进展的衡量有多可靠?重复使用相同的测试集,无法推广到新数据

女星潜规则选择标准CIFAR-10数据集,是因为它透明的创建过程使其特别适合于这个任务。此外,CIFAR-10已经成为近10年来研究的热点,在调查适应性(adaptivity)是否导致过拟合这个问题上,它是一个很好的测试用例。为了审视这种现象造成的后果,研究人员对CIFAR-10以及相关分类器做了再调查。研究的主要目标是,衡量新进的分类器在泛化到来自相同分布的、未知新数据时能做得多好。作者在论文中写道,在过去五年里,机器学习已经成为一个实验领域。在深度学习的推动下,大多数发表的论文都采用了同一种套路,那就是看一种新的方法在几个关键基准上性能有多少提升。换句话说,就是简单粗暴地对比数值,很少有人去解释为什么。对于出现这种结果的原因,作者设定了多个假设并一一进行了讨论,除了统计误差、调参等之外,主要还是过拟合。

那个奇迹sf人气最旺2019【新智元导读】我们对机器学习的发展认识,很大程度上取决于少数几个标准基准,比如CIFAR-10,ImageNet或MuJoCo。这提出了一个至关重要的问题:我们对目前机器学习进展的衡量有多可靠?现在,在整个算法和模型设计过程中,多次重复使用相同的测试集的做法已经被普遍接受。尽管将新模型与以前的结果进行比较是很自然的想法,但显然目前的研究方法破坏了分类器独立于测试集这一关键假设。而在对比数值的时候,大多数研究的评估都取决于少数几个标准的基准,例如CIFAR-10、ImageNet或MuJoCo。不仅如此,由于Groundtruth的数据分布一般很难得到,所以研究人员只能在单独的测试集上评估模型的性能。在实验中,研究人员首先用新的、确定是模型没有见过的大约2000幅图像,制作了一个新的测试集,并将新测试集的子类分布与原始CIFAR-10数据集仔细地做匹配,尽可能保持一致。

(编辑:董文博)
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